基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

• 作者: 于镭 姚广 王卫红
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 逆控制 对角回归神经网络 伺服系统 转台 跟踪控制 鲁棒性能
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 1456-1458
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2005.08.035

摘要

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal recurrent neural network,DRNN)的逆控制方法.逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器.该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素.仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能.控制器的运算量小,能够满足实时控制要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王卫红	北京航空航天大学自动控制系	31	422	11.0	20.0
2	于镭	青岛科技大学自动化学院	34	145	7.0	10.0
3	姚广	北京航空航天大学自动控制系	2	11	1.0	2.0